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摘要：本发明公开了一种基于模拟退火算法优化的BP神经网络预测水体浊度的方法，具体步骤如下：选取样本和影响浊度的输入变量；根据步骤1的输入变量建立BP神经网络；利用步骤1选取的样本数据训练BP神经网络，根据模拟退火算法对BP神经网络的权重和阈值参数值进行优化；根据优化的BP神经网络，构建浊度的水质预测模型。采用上述一种基于模拟退火算法优化的BP神经网络预测水体浊度的方法，选取影响浊度的输入变量，利用灰色关联度分析法分析所述输入变量与浊度间的相关性，保留相关性得分前五的输入变量；利用模拟退火算法优化建立的BP神经网络；利用优化后的BP神经网络进行负荷预测，得到预测值。
主权项：1.一种基于模拟退火算法优化的BP神经网络预测水体浊度的方法，其特征在于，具体步骤如下：步骤S1：选取样本和影响浊度的输入变量；步骤S2：根据步骤1的输入变量建立BP神经网络；步骤S3：利用步骤1选取的样本数据训练BP神经网络，根据模拟退火算法对BP神经网络的权重和阈值参数值进行优化；步骤S4：根据优化的BP神经网络，构建浊度的水质预测模型。
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百度查询： 宁夏长城水务有限责任公司 华北电力大学 基于模拟退火算法优化的BP神经网络预测水体浊度的方法
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